‫Bienvenido de nuevo, y el último video que vimos significa un error absoluto.
‫Y vimos que calcula la diferencia promedio o diferencia absoluta entre los valores reales y los
‫valores predichos.
‫Y me quedé con el desafío de conseguir que hagas lo mismo con el error cuadrático medio.
‫Ahora veamos eso en acción.
‫Error cuadrático medio MSI.
‫Ahora es posible que ya haya investigado esto y se haya adherido
‫al desafío, pero el error cuadrático medio es complicado, es el principal del cuadrado de los errores entre los valores reales y predichos.
‫Ahora quiero que pienses qué podría hacer este cuadrado.
‫Entonces, si obtenemos las diferencias aquí, si cuadramos estos valores, por supuesto que todos serán positivos.
‫Pero, ¿qué podría hacer con los valores que son bastante altos?
‫Digamos, por ejemplo, que este era un valor de que teníamos un error de cuatro.
‫Esto fue 16.
‫¿Qué podría hacer eso?
‫¿Porque se va a cuadrar?
‫¿Qué va a pasar aquí si tuviéramos diferencias al cuadrado?
‫Va a ser enorme, ¿no?
‫Así que tenlo en cuenta con el error cuadrático medio cuando cuadramos las diferencias.
‫Vamos a amplificar los valores que son más grandes, mientras que el error absoluto medio mantiene todo en la
‫misma escala.
‫Al cuadrado, por supuesto, eleva al cuadrado el error.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Digamos que en la práctica el error cuadrático medio del error cuadrático medio de importación de la matriz de puntos ESC.
‫Y veamos por qué el modelo de Fred es igual que predice que no tenemos que
‫hacer esto, ya los tenemos instanciados, pero lo haremos de todos modos, porque lo que es evaluar un
‫modelo, comparar predicciones con valores de verdad básicos, misericordia es igual al error cuadrático medio.
‫Vamos a comparar esto con ¿por qué probar y por qué?
‫Preds Consigamos el MSI aquí.
‫¿Qué obtenemos?
‫Cero punto dos cinco tres OK, entonces es menor que el error absoluto principal.
‫Ahora bien, ¿por qué podría ser eso?
‫Bueno, creemos una columna de diferencias al cuadrado.
‫Quiero que piensen por qué mientras hacemos esto, entonces, ¿cómo podemos hacer esto?
‫Vamos sordos a las diferencias.
‫Eso va a depender de nuestras profundas diferencias.
‫Hagamos que las diferencias cuadradas sean iguales a NP diferencias cuadradas def.
‫Y luego echemos un vistazo a DfT más adelante.
‫Uh, está bien.
‫Entonces, debido a que estamos elevando al cuadrado números pequeños donde veo que se están haciendo más pequeños, están bien.
‫¿OK?
‫Entonces, eso es algo que tendrá que tener en cuenta en qué escala se encuentran sus
‫valores cuando los está elevando al cuadrado y cuando está pensando en diferentes diferencias, si desea que MSI esté en una
‫escala determinada.
‫Piense en los valores que está poniendo en esta función de error o esta función de evaluación.
‫Ahora volvamos a calcular esto a mano.
‫Entonces.
‫Calcule MSI a mano al cuadrado es igual a NPY cuadrado def, y obtendremos las diferencias de columna de diferencias al
‫cuadrado.
‫No me refiero.
‫¿Cómo se ve eso?
‫Cero punto dos cinco tres.
‫Nuevamente, ahora esto podría ser diferente si cambiáramos la escala de todos estos valores,
‫y solo quiero enfatizar lo desordenado que es para que la parte al cuadrado amplifique valores o diferencias que son bastante altos.
‫Entonces, digamos que cambiamos este para que le demos esto, digamos que tenemos una diferencia de cuatro.
‫Y entonces la diferencia al cuadrado fue 16.
‫Así que recuerde que estos valores están en cientos de miles.
‫Entonces tuvimos una diferencia.
‫Nuestro modelo produjo un MC, una diferencia de cuatro.
‫Entonces $ 400000.
‫¿Cómo se ve eso cuando calculamos la métrica MSI?
‫Nos volveremos sordos a que registre el primer índice.
‫Así que cero, aunque sea veinte mil cuarenta y seis, obtendremos ese valor y luego indexaremos
‫en la columna de Diferencias cuadradas y lo cambiaremos a 16.
‫Oh, que tenemos?
‫Se estaba intentando establecer un valor en una copia de un segmento de un marco de datos.
‫Eso es correcto.
‫Podemos ir tras la cabeza, podemos ignorar esa advertencia por el momento.
‫Le han dicho al jefe Jeff: Queremos la muerte.
‫Vamos.
‫Crearemos una nueva muerte.
‫En realidad, ¿tiene artículos con errores grandes, copia directa y luego tienen errores grandes?
‫Yo cerré.
‫UPS.
‫Necesitamos copiar la muerte.
‫Y luego obtuvimos el error de Def Lodge.
‫Hermosa.
‫Entonces obtuvimos un gran error allí.
‫Steve, gran error.
‫Acabamos de hacer una copia de nuestro marco de datos original.
‫Ahora, ¿qué crees que hará esto si calculamos el MSI en este valor?
‫Entonces este es el original.
‫Obtengamos el promedio de estas diferencias cuadradas ahora.
‫Entonces queremos calcular MSI con un gran error.
‫Ahora, por supuesto, esto es lo que hemos manipulado manualmente estos datos para ponerlos manualmente, pero es solo para
‫demostrar lo que sucede con MSI.
‫Así que vayamos a definir diferencias al cuadrado, y obtendremos el principal de esta columna ops def large error, porque ese es el main
‫con un gran error.
‫Que paso aqui
‫Oh wow.
‫No ha cambiado mucho en absoluto, a pesar de que hemos introducido una gran era.
‫Entonces, ¿qué tal si creamos algunos errores grandes?
‫Vamos a quedar sordos.
‫Gran error y nos fijamos los ojos.
‫Mira, queremos porque todavía estamos tratando con números pequeños.
‫Hay 20, hay cuatro mil muestras aquí, así que el promedio funciona.
‫Vayamos de uno a 100 es igual a 20 solo para realmente intensificar esto.
‫Y luego era Def Lodge.
‫Recibiendo muchos errores tipográficos aquí.
‫Sí, vamos veinte veinte veinte, y ahora hagamos lo mismo con errores más grandes.
‫Sí.
‫Así que lo bombeamos allí, ¿verdad?
‫Eso es con datos inflados artificialmente.
‫Oh, tenemos diferencias aquí.
‫Lo hemos estropeado.
‫Hemos estropeado el marco de datos aquí, pero está bien.
‫Esto es solo, por ejemplo, propósitos.
‫En nuestro caso, la diferencia es que nuestro modelo en realidad funciona bastante bien, por lo
‫que las diferencias no son demasiado grandes para ninguna muestra individual en particular, lo cual es algo bueno.
‫Significa que nuestro modelo está funcionando bastante bien.
‫Pero con MSI, va a penalizar.
‫Entonces, si juzgáramos nuestro modelo en función de MSI y aquí hubiera una diferencia mucho mayor que
‫el resto, un valor atípico.
‫Va a amplificar eso y realmente aumentará este número porque nuestro modelo realmente funcionó bastante bien
‫en cuatro mil muestras.
‫El error al cuadrado en realidad se promedia a sí mismo a un valor bastante bueno más bajo que el M. I. UNA.
‫Ahora, ese no es siempre el caso porque generalmente el MSI debido al valor al cuadrado es más alto que el
‫de mayo.
‫Y como socio.
‫Solo quiero darte más información.
‫No es que hayas tenido suficiente.
‫El cuadrado principal también tiene un R MSI, que es solo la raíz cuadrada del error
‫cuadrático principal, pero eso se tratará en esta documentación aquí.
‫Métricas y puntuación.
‫Si buscamos el error cuadrático medio de la raíz, puede encontrarlo allí.
‫Simplemente sacando la raíz cuadrada del error cuadrático principal.
‫Y finalmente, terminemos con qué métricas de regresión debería usar porque hemos visto algunas.
‫Ahora hay mucho más, pero estos son tres de los principales con los que te vas a encontrar.
‫Por lo tanto, nuestro coeficiente de determinación al cuadrado es similar a la precisión, lo que le brinda una indicación rápida de qué tan bien
‫podría estar funcionando su modelo.
‫Pero no siempre le dice exactamente qué tan equivocado está su modelo en términos de qué tan lejos está cada
‫predicción.
‫Si obtuvieras otro valor al cuadrado de uno en tu conjunto de datos de prueba, sería muy escéptico.
‫Así que mira eso.
‫Asegúrese de haber realizado la división de datos correctamente.
‫Maya ofrece una mejor indicación de qué tan lejos están en promedio cada una de las predicciones de su modelo, por
‫lo que cada predicción en promedio está tan lejos del valor objetivo.
‫Está en la misma escala que sus valores objetivo.
‫Y cuando quiere compararme a mí oa MSI debido a cómo se ha calculado MSI, cuadra las diferencias entre
‫los valores predichos y los valores reales, por lo que amplifica las diferencias más grandes.
‫Entonces, si desea prestar más atención a Maya, comprar $ 10000 de descuento es dos veces más malo que tener $ 5000 de descuento.
‫Entonces ahí es cuando la escala es correcta.
‫Pero si su predicción es de $ 10000, el descuento es más del doble que tener un descuento de $ 5000.
‫Entonces, si necesita un modelo que debe estar realmente cerca del valor, cuanto más se aleja,
‫peor es el error.
‫Es posible que desee intentar reducir Maya, pero tenga esto en cuenta.
‫Vuelva a consultar esta diapositiva.
‫Consulte los ejemplos de código.
‫Consulte la documentación sobre cómo evaluar un modelo.
‫Te encuentras con esto con bastante frecuencia.
‫Tan pronto como entrena un modelo, desea evaluarlo.
‫Entonces, dicho esto, sigamos adelante.
‫Vamos a ver otra forma de evaluar modelos.
‫Finalmente veremos el parámetro de puntuación.